Python numpy.empty提供非空数组

当我使用

foo=np.empty（1）

创建空numpy数组时，生成的数组包含一个float64：

>>> foo = np.empty(1)
>>> foo
array([ 0.])
>>> type(foo[0])
<type 'numpy.float64'>

foo=np.empty（1） >>>福 数组（[0.]）） >>>类型（foo[0]） 为什么它不直接返回

数组（[]）

这是你需要的

您将其大小指定为1，您需要将其设置为0，就像他们在您未阅读的评论中告诉您的那样，其中说明：

返回给定形状和类型的新数组，而不初始化条目

---

empty

与创建没有元素的意义上的“空”数组无关。这仅仅意味着数组没有初始化其值（即，它们是不可预测的，并且取决于为数组分配的内存中发生的任何情况）。

如果您想要一个维度为

N

的size=0数组，可以使用

np.empty（（0，）*N）

：

---

当然，如果数组有

.size==0

，则

空的

与您指定的

零的
相同。空的（）
与列表
[]
不同。它需要一个你给它的参数。听起来你想要一个0大小的数组。但是为什么呢？这很少有用。参见@GhilasBELHADJ
np.empty（）
的第一个输入是shape。我使用的代码不应该只生成一个维度为1的空数组吗？根据我的理解，如果我说
np.empty（2）
，我希望得到
array（[[]]
。我该如何得到它？@GWarner。那将是维度2的空数组，而不是1。另外，形状与维度不同。数组
[1]
，
[1，2]
，和
[1，2，3]
都是一维的，但是它们有不同的形状。
empty
可能不是这个函数的最佳名称，因为
空列表
有非常不同的含义。
np.zero
或
np.one
可能是一个更好的起点。好的，谢谢，我正在尝试制作一个可以添加维度的空矩阵ns到。传统的python数组比numpy更适合这种情况吗？@GWarner：可能吧，不过最好的方法取决于您正在做什么。添加维度（或元素）使用numpy数组是一种低效的操作。numpy数组通过使用固定的内存布局来实现其速度，因此类似于
list.append
的操作需要创建一个全新的数组。因此，numpy数组不太适合需要动态更改大小的数组的任务。
foo = np.empty(0) 

>>> np.empty((0,)*1)
array([], dtype=float64)
>>> np.empty((0,)*2)
array([], shape=(0, 0), dtype=float64)